大規模な人工知能モデルには想像力の余地が大きく、金融分野における「AI フェリー」も登場しています。

最近、科学技術省の呉昭輝副大臣は、2023 年中関村フォーラムで、ChatGPT 大型モデル技術が一般的な人工知能への動きを開始し、経済、社会、社会の変化を引き起こすだろうと指摘しました。文化やその他の分野で人類社会の知能化が進むことが期待されています。

「十分な膨大なデータを取得した後、これほど驚異的な機能を備えた大型モデルが出現するとは誰も考えていませんでした。人間の脳と比較すると、大型モデルのニューロン接続重みは人間の脳のレベルには程遠いですが、人間の脳の進化には何億年もかかり、大型モデルの進化速度は私たちの想像をはるかに超えるでしょう。」 理工大学情報理工学部副学部長、教授兼博士指導教官、李侯強氏中国の「天馬杯」全国大学科学技術競技大会の決勝戦で述べた。

ChatGPT の出現以来、人工知能の想像空間は無限に拡大しました。専門家は大規模な人工知能モデルに大きな期待を寄せています。大手企業も、レイアウトと探索の取り組みを強化しようと熱心に取り組んでいます。AI の大規模モデルは、歴史的なチャンスを逃すことはできません。

金融業界が必要とする「AIフェリーマン」

実際、人工知能のあらゆる頂点が人工知能の台頭を促進しています。もし私たちが今、巨大なソフトウェア インターネット エコシステムにいるとすれば、将来的には、巨大な人工知能インターネット エコシステムに入るかもしれません。現在の大規模な AI モデルによって示される機能は、人々が将来のテクノロジーを想像するのに十分です。

ChatGPT の流行を誰も予測できないのと同じように、技術開発の方向性を予測できる人はいません。しかし、誰かがテクノロジーの「エベレスト」に登らなければなりません。

AI ラージ モデルの可能性は誰の目にも明らかであり、AI ラージ モデルに参加した新規プレイヤーが無数にいます。さまざまな分野が、科学研究への投資を増やしたり、経験から学ぶために企業を訪問したり、アイデアをブレインストーミングするための技術コンテストを開催したりするなど、革新的な形式を通じて大規模な AI モデルの未知の領域を常に探索しています。

上記の「天馬杯」全国大学イノベーションコンテストは、消費者金融ライセンスを保有するテクノロジー主導型金融機関である即時消費が主催するテクノロジーをテーマとした4回目のコンテストで、今年のテーマは「元氣」「無限」です。 、AI Creates the Future」は、生成 AI や NLP などの最先端技術の実装に効果的な道筋を共同で見つけるための大規模な AI モデルの「探索の旅」です。このコンテストには、110 の大学から現役の学生が集まったと報告されています。国内外から参加します。

大型モデル技術は確かに十分に魅力的であり、実際に人間の生活、生産、経済、社会に一定の影響を与えることがわかります。

Wu Zhaohui氏はまた、大規模モデル技術のイノベーションと開発を引き続き強化し、産業アプリケーションの実装を促進し、倫理的リスク管理を強化し、人工知能が人間社会により良い利益をもたらすことができるようにする必要があるとも述べた。

しかし実際には、AI の大規模モデルは開発において依然としていくつかの問題に直面するでしょう。 Li Houqiang 氏は、AI チップのスタックネックの問題、研究開発プロセスにおける技術的詳細の欠如、データ取得の難しさなどの問題を要約しました。

実際には、基盤となる大規模モデル技術が進化する必要があるだけでなく、技術の新たな反復に直面して、基盤となるサポートとしての金融業界も、人工知能時代の到来に対応する変化を起こす必要があります。 「AIの大型モデルは金融業界に大きな変化をもたらすだろう」とLi Houqiang氏は語った。

コンテストの主催者として、私たちは消費者金融に関する専門知識をできるだけ早く活用し、人間のフィードバックからの強化学習を使用して言語モデルをトレーニングします。現在の実践結果から判断すると、その高度に擬人化された仮想顧客サービスは、繰り返される問題を簡単かつ迅速に処理でき、95% の精度に達し、金融サービスコストを削減し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。インテリジェントなネットワークセキュリティに依存して、顧客との関係マップを深めました。 7,400 万人のユーザーとインテリジェントなサービスを提供するロボットは 10 億回以上サービスを提供し、信頼できる顔認識のフルシナリオでの安全な検証は 2 億回を超えています。

人工知能技術は金融業界チェーンに浸透しており、金融業界の質の高い発展に強い推進力をもたらしています。即時消費は金融業界における「AIフェリー」の役割を果たしている。

「産学研究」が連携して大型モデル産業導入の課題を解決します

科学技術人材の不足により、現在の大規模人工知能モデルの開発における中心的な問題は、大学における人材育成と人材導入にあることを強調することが重要です。

「AIGC Talent Trend Report」からは、2021 年の Open AI の開始以来、AIGC 関連の人材の獲得競争が始まっていることがわかります。 2021年1月から2月にかけてAIGC関連の求人数は前年比281.88％増加し、2022年と今年1月から2月の求人数はそれぞれ前年比76.74％、31.3％の増加を維持した。 。

もちろん、人材の育成は一朝一夕に達成できるものではなく、長期にわたる育成サイクルが必要であり、人材が「学問の象牙の塔」から実際の業界へとスムーズに移行することができます。人工知能技術の高度な開発を検討することに加えて、AIと特定の業界の専門知識を組み合わせる問題を解決することも必要です。業界の特性と一致している場合にのみ、人工知能は真の技術促進を達成することができ、それによってコスト削減と効率向上の観点から企業や産業に実際の価値をもたらします。 「天馬杯」大会は、大学生の理論的知識を実践するイベントです。

テクノロジーは、実装および適用されて初めてその価値を発揮することができ、理論は実践と組み合わせる必要があります。李方強氏はインタビューで、「テクノロジーには最先端の研究が必要なだけでなく、さらに重要なことに、テクノロジーは実装され、応用されなければ自動的に発展することができるからです。」と述べた。

消費即時はこれをよく認識しており、南開大学と共同で多者間共感対話のタスクを提案し、ロボットをより共感的にさせることができる多人数コミュニケーションのための共感性を備えた対話技術を発明しました。複数人での会話を行い、これに基づいて執筆した論文がACL 2022に採択され、四川大学などと共同で「クラウドプラットフォーム環境におけるインテリジェントなデータガバナンスとプライバシーセキュリティのための主要技術の研究と産業化」プロジェクトに応募し、呉文君人工知能科学技術賞も受賞。

最新ニュースでは、MaMaConsumingが中国科学院、南開大学、華中科学技術大学を含む16の大学や研究機関と共同で研究所を建設し、顔認識、ナレッジグラフに関する徹底した研究を開発したことが明らかになった。 、ディープラーニング、接客ロボット、対話テキストなど、抄録やその他のプロジェクトで画期的な進歩が見られ、成果の変革が加速しています。これまでに、ACM、MM、EMNLP、ACL、その他のジャーナルを含む 10 以上の主要な会議論文が出版されており、ジャーナルのソースは CCF-A、CCF-B などです。

李侯強氏は、国内の大規模AIモデルの研究開発は急速に進んでおり、将来的にはさらに多くの可能性が生まれるだろうと述べた。

なお、諸外国では業界標準の制定に向けた取り組みが始まっており、業界標準の背後には主に技術的安全性が関係しています。なぜなら、テクノロジーが強力であればあるほど、特に垂直産業ではリスクが高くなるからです。金融業界は最も敏感であり、国内金融機関は現在、規範的制約とリスク監視の 2 つの側面に焦点を当て、関連基準の策定を積極的に推進しています。

人工知能テクノロジーは金融業界との深い統合を加速しており、テクノロジーの開発と継続的な最適化により、金融業界に変化をもたらし、金融サービスをより効率的、便利、そして温かいものに推進します。人工知能のラージモデル技術の継続的な探求により、金融業界やその他の業界は包括的なインテリジェンスの時代を迎えることが期待されています。

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